LLM-инфраструктура для бизнеса
Проектируем, разворачиваем и эксплуатируем инфраструктуру для языковых моделей: от выбора GPU и запуска open-source LLM до CI/CD, мониторинга, безопасности и масштабирования
Что мы делаем
Проектирование LLM-инфраструктуры, подбор GPU и расчёт стоимости
Развертывание и оптимизация инференса open-source LLM (vLLM, Triton)
RAG, векторный поиск и embedding-модели
Автоматизация обновления и доставки моделей в production
Мониторинг, LLM-observability, масштабирование и отказоустойчивость
Безопасность LLM и защита корпоративных данных
Наш подход к LLM-инфраструктуре
От задачи до архитектуры
Изучаем бизнес-сценарии, требования к безопасности данных и профиль нагрузки. Помогаем выбрать модель, рассчитываем необходимые GPU-ресурсы и стоимость эксплуатации. Проектируем архитектуру с учетом существующих систем, требований к масштабированию и способа размещения: в облаке, на выделенных серверах или в закрытом контуре
От прототипа до production
Разворачиваем модели и необходимую инфраструктуру, настраиваем контейнеризацию, CI/CD и автоматическое обновление. Проводим функциональное и нагрузочное тестирование перед запуском
Стабильная работа и развитие
Настраиваем мониторинг, алерты, управление доступом и защиту данных. Документируем инфраструктуру и процессы эксплуатации. После запуска сопровождаем систему, оптимизируем производительность и расходы, помогаем масштабировать ее под новые сценарии и рост нагрузки
Когда бизнесу нужна LLM-инфраструктура
Запуск LLM в production
Прототип уже решает бизнес-задачу, но его необходимо превратить в стабильный сервис: подготовить промышленную архитектуру, автоматизировать развертывание и обеспечить работу под нагрузкой
Развёртывание LLM в закрытом контуре
Корпоративные или персональные данные нельзя передавать внешним сервисам. Разворачиваем языковые модели на инфраструктуре компании или выделенных серверах с контролем доступов
Оптимизация стоимости LLM
Расходы на облачные API растут вместе с количеством запросов. Рассчитываем инфраструктуру и оцениваем, когда использование собственной open-source LLM становится выгоднее
Масштабирование языковых моделей
Модель медленно отвечает, не выдерживает параллельные запросы или нестабильно работает при росте нагрузки. Оптимизируем инференс и подбираем необходимые GPU-ресурсы
Автоматизация эксплуатации моделей
Обновление моделей и сервисов выполняется вручную, а сбои обнаруживаются пользователями. Настраиваем CI/CD, мониторинг, алерты и управляемый процесс поставки моделей
Технологии
vLLM, NVIDIA Triton Server, Kubernetes, Docker, Argo CD, HashiCorp Vault, GitLab CI/CD, Helm, Kustomize, Nginx, LLM Guard, Langfuse
Публикации
Производительность при инференсе LLM: от механики модели до экономики production-запуска. Часть 2
Производительность при инференсе LLM: оптимизация на уровне модели. Часть 1